T-테스트 계산기 | 1표본, 2표본 및 쌍체

사용방법

선택 일표본, 2-표본, 또는 짝을 이루는 귀하의 연구 설계를 기반으로 합니다.
선택 요약 통계 n, 평균, 표준편차를 이미 알고 있는 경우 원시 데이터 이 페이지에 붙여넣은 값을 먼저 요약하도록 하려는 경우
꼬리와 신뢰 수준을 설정하고 분석을 실행한 다음 결론을 내리기 전에 p-값과 Cohen의 d를 함께 읽어보세요.

한 페이지에 3가지 t-테스트 워크플로우

첫 번째 릴리스에서는 요약 및 원시 입력, 신뢰 구간, 효과 크기, 결과 복사 및 설정 전용 공유 URL을 사용하여 1표본, 독립 2표본 및 쌍 테스트 등 범위를 규율적으로 유지합니다.

입력

하나의 표본 평균을 목표 또는 기준 평균과 비교할 때 이 모드를 사용합니다.

표본 크기 n 표본 평균 x̄ 표본 SD 널 평균 μ₀

페이지가 계산하는 것

표준오차: s / √n = 0.242487.
검정통계량: t = (x̄ − μ₀) / SE = 1.525854.
자유도: df = n − 1 = 11.
신뢰구간: x̄ ± t*·SE = [4.836289, 5.903711].

표본 분석

표본	n	평균	SD	SE
Sample	12	5.37	0.84	0.242487

결과를 해석하는 방법

연구 설계를 먼저 사용하십시오. 하나의 그룹 대 목표에 대한 단일 표본, 독립 그룹에 대한 2개의 표본, 그리고 일치하는 관찰을 위해 쌍을 이루었습니다.
p-값은 데이터가 귀무 가설과 얼마나 일치하는지 알려줍니다. Cohen의 d는 표준화된 규모에서 추정된 효과가 얼마나 큰지 알려줍니다.
2-표본 페이지에서 Welch를 더 안전한 것으로 플래그 지정하면 이는 불평등한 분산이나 불균형한 그룹 크기로 인해 통합 분산 버전을 정당화하기가 더 어려워질 수 있음을 의미합니다.
z-검정, 비율 검정, Wilson 구간 또는 혼합 워크플로 페이지가 필요한 경우 신뢰 구간 및 가설 검정 마법사로 전환하세요.

자주 묻는 질문

2-표본 대신 쌍체를 언제 사용해야 합니까?

한 조건의 각 관측치가 다른 조건의 동일한 대상 또는 단위와 일치하는 경우(예: 측정 전-후) 쌍체 t-검정을 사용합니다. 그룹이 독립적인 경우 2-표본 t-검정을 사용합니다.

이 페이지와 CI 및 가설 테스트 마법사의 차이점은 무엇인가요?

이 페이지는 평균에 대한 t-검정에 초점을 맞추고 원시 데이터 붙여넣기 상자를 추가하며 p-값 및 신뢰 구간 옆에 Cohen의 d를 표시합니다. 더 광범위한 마법사는 한 곳에서 더 많은 테스트 제품군을 다룹니다.

공유 URL에 내 원시 데이터가 포함되어 있나요?

아니요. 공유 URL은 t-검정 모드, 꼬리, 신뢰 수준, 입력 유형 및 2-표본 분산 모델과 같은 간단한 설정만 저장합니다. 입력한 값은 브라우저에 그대로 유지됩니다.

p-값과 Cohen의 d를 모두 표시하는 이유는 무엇입니까?

p-값은 귀무 가설 하에서 결과가 얼마나 특이한지 알려주고, Cohen의 d는 표준화된 척도에서 효과의 크기를 판단하는 데 도움이 됩니다. 이 질문들은 서로 다른 질문에 대답하므로 함께 읽어야 합니다.

Welch 또는 등분산 2-표본 t-검정을 사용해야 합니까?

Welch는 등분산을 요구하지 않기 때문에 일반적으로 더 안전한 기본값입니다. 연구 설계 또는 이전 증거에 의해 해당 가정이 정당화되는 경우에만 등분산 버전을 사용하십시오.

다음에 비교할 것은 무엇입니까?

아직 계획 단계에 있다면 데이터를 수집하기 전에 표본 크기 계산기부터 시작하세요. 보다 일반적인 가설 테스트 워크플로가 필요한 경우 CI 및 가설 테스트 마법사로 이동하세요. 이미 t 결과가 있고 p-값 옆에 표준화된 크기 보기를 원하는 경우 최종 해석 전에 효과 크기 계산기를 엽니다.

설명(선택사항)

부하를 줄이기 위해 필요할 때만 주석을 가져옵니다.